Sr. Editor:

En el volumen 37 de la presente revista se presentaron dos estudios que evaluaban los modelos de medición de instrumentos clínicos nutricionales (¹,²). Estas investigaciones reportaron, mediante el análisis factorial exploratorio (AFE), la cantidad de factores extraídos para examinar la estructura del test, los cuales están conformados por variables asociadas con el mismo factor, cuyo rasgo subyacente común permite la correlación entre tales variables. La metodología del AFE está vinculada al área de la psicometría que ha impulsado la evaluación de los modelos de variables latentes (no medibles directamente) y esto ha generado el desarrollo de nuevos modelos estadísticos más robustos, como el análisis de ecuaciones estructurales. Este método se basa en análisis de rutas y la regresión múltiple, que refiere la inclusión de relaciones y efectos entre una serie de variables para evaluar múltiples hipótesis clínicas más allá del análisis factorial (³,⁴).

Los análisis de variables latentes presentan similitud estadística con los modelos de red de correlaciones (⁵). Este modelo de red no solo incorpora relaciones de orden cero sino también asociaciones parciales causales (⁶,⁷) entre un conjunto de variables de diferentes medidas clínicas interconectadas (antropométricas, nutricionales, test, entre otros) (⁶,⁷), cuya representación gráfica facilita la interpretación de manera sencilla: mientras más gruesa sea la conexión entre los nodos (variables), mayor será la relación estadística (⁶,⁷).

El modelo de red es un análisis multivariante compuesto por múltiples relaciones no lineales regularizadas (eliminación de relaciones más espurias mediante el estimador LASSO) después del control multivariado de los elementos de la red (⁶,⁷). Esto favorece la inclusión de variables de diversa naturaleza que evalúen múltiples aspectos relacionados con la salud nutricional (por ejemplo, los trastornos de la conducta alimentaria) (⁸) y la interacción entre sus múltiples factores etiológicos y moduladores (⁶-⁸). Asimismo, es posible estimar los elementos "puente" (altos índices de centralidad) que refieren una mayor implicancia clínica de interés. Aquellos elementos afectan a las interacciones de los demás componentes; es decir, una mayor medida de este elemento "puente" aumenta la probabilidad de fortalecer las demás relaciones y viceversa: su disminución o una menor medida es posible que reduzcan las demás conexiones e incluso que generen un colapso en toda la estructura de la red (⁶-⁸).

El análisis de red ha dado origen al modelo gráfico exploratorio (MGE). Este método es alternativo al AFE y ambos permiten extraer una estructura de un conjunto de variables según un marco teórico previo, (⁹) lo que permite estimar un determinado número de dimensiones cuyos elementos -los de cada dimensión- presentan un color específico (⁹).

Se utilizaron los datos de una investigación en curso que incluye una medida de síntomas de riesgo de la conducta alimentaria en adultos peruanos durante la cuarentena de la COVID-19 (¹⁰) con la finalidad de representar un ejemplo de MGE, el cual identifica tres factores (Fig. 1).

Figura 1.  MGE del "Eating Disorder Examination Questionnaire" (EDE-Q7) en adultos peruanos durante la cuarentena. 

En conclusión, el análisis de red supone una valiosa contribución metodológica y práctica para la investigación en el campo de la nutrición, cuyo uso inclusivo brindará una mayor explicación dinámica de las condiciones clínicas y del impacto psicológico en el ámbito de la salud nutricional.